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Jinchen-Yang/diansai-skill

NUEDC 小车电控设计智能体 · Claude Code 驱动的「读题→选型→接线图→固件」门控流水线

Was ist diansai-skill?

Diese Fähigkeit implementiert einen kollaborativen Workflow für die Entwicklung der Fahrzeugelektronik im NUEDC-Wettbewerb. Sie orchestriert mehrere KI-Agenten (Lanes), die über eine zentrale Aufgabenplatine (board/) mittels Git asynchron zusammenarbeiten. Jeder Agent bearbeitet dedizierte Aufgaben aus seiner Lane (Lead, Hardware, Steuerung, Algorithmus), markiert sie nach Abschluss und erzeugt automatisch neue Aufgaben für nachgelagerte Lanes. Das System ist als Pull-basierte Pipeline mit optionaler Polling-Schleife für Echtzeit-Updates ausgelegt und wird hauptsächlich auf Claude Code ausgeführt.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

board —— Aufgabentafel und automatische Übergabe

lane: Alle (jede lane-Sitzung läuft separat) · Engine: tools/board.py (deterministisch, mit jedem Modell nutzbar)

Drei Lanes können nicht direkt kommunizieren, sondern nur über Git-Repository + board/ -Aufgabendateien zusammenarbeiten. Diese Fähigkeit ermöglicht dir: Abrufen → sich zugewiesene bereite Aufgaben ansehen → bearbeiten → als erledigt markieren (automatisch neue Aufgaben für nachgelagerte Lanes erzeugen) → pushen.

Zuerst die lokale Lane bestimmen

Lese die .elec-lane-Datei im Repository-Stammverzeichnis (nicht getrackte Datei). Falls sie nicht existiert, frage den Benutzer, welche Lane dieser Rechner ist (lead/Hardware/Steuerung/Algorithmus) und schreibe sie in .elec-lane (eine Zeile, z.B. Steuerung). Ab dann wird sie verwendet.

Aktionen bei jedem Aufruf

  1. git pull --rebase (Fortschritte anderer und neu zugewiesene Aufgaben abrufen).
  2. python tools/board.py list --lane <lokaleLane> – listet mir zugewiesene, bei denen alle Abhängigkeiten erfüllt sind (bereite Aufgaben).
  3. Falls keine bereiten Aufgaben: python tools/board.py status für den globalen Status ausführen, dem Benutzer mitteilen, worauf gewartet wird (blockierende Abhängigkeiten), beenden.
  4. Falls vorhanden:
    • skill-Aufgaben → die im Hinweis genannte Fähigkeit aufrufen (z.B. /interconnect) und die Pipeline durchführen.
    • manual-Aufgaben (Verdrahtung/Abstimmung) → die im Hinweis aufgeführten Listen/Ergebnisse dem Benutzer zur Bearbeitung vorlegen.
  5. Nach Abschluss einer Aufgabe: python tools/board.py done <id> --by <lokaleLane>. Dies erzeugt automatisch gemäß dem DAG neue Aufgaben für nachgelagerte Lanes (schreibt neue board/-Dateien).
  6. git add board/ <deinErgebnisverzeichnis> && git commit -m "board: done <id>" && git push.
  7. Dem Benutzer mitteilen: was erledigt wurde, welche Aufgaben automatisch an welche Lanes vergeben wurden und ob es für diese Lane noch eine nächste bereite Aufgabe gibt.

Nahezu in Echtzeit (optional)

Die Lane-Sitzung kann eine Polling-Schleife einrichten, um automatisch neu zugewiesene Aufgaben zu sehen:

  • Claude nativ: /loop 5m /board (alle 5 Minuten pull + Aufgabentafel ansehen).
  • Reines Terminal: sh tools/watch.sh <lokaleLane> 300.

Hinweise

  • Nur das eigene Lane-Ergebnisverzeichnis + board/ bearbeiten (Verzeichniszugehörigkeit siehe CLAUDE.md), um Git-Konflikte zu vermeiden.
  • Die Aufgabentafel ist kollaborativ: Sie macht Übergaben explizit und auditierbar; aber über verschiedene Maschinen hinweg ist sie pull-gesteuert. Andere müssen git pull ausführen, um deine zugewiesenen Aufgaben zu sehen (daher das Polling).
  • Der Pipeline-DAG ist in tools/board.py festgelegt (read-problem → … → Gesamtfahrzeug-Inbetriebnahme); um Übergabebeziehungen zu ändern, muss dort editiert werden (wird von Lead gewartet).

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